3,583 papers
arXiv:2605.22542 72 21 мая 2026 г. PRO

Scene Abstraction: шестикомпонентная схема для извлечения скрытых ассоциаций слова в контексте

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
«Виски» в одинокой ночной кухне и «виски» за праздничным столом — это разные слова, но спроси модель в чём разница — получишь эссе, которое ни с чем не сравнить. Scene Abstraction позволяет превратить любое слово в конкретном контексте в структурированный профиль из шести компонентов — пригодный для сравнения, анализа и передачи. Схема разделяет «что происходит вокруг слова» и «что само слово добавляет к этой сцене» — именно это разделение вытаскивает конкретное значение из текстовой каши. Один промпт с few-shot примерами, на выходе — JSON с одинаковой структурой для любого контекста, а значит — сравнимый напрямую.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с